小波神经网络matlab
时间: 2023-09-16 11:13:16 浏览: 50
小波神经网络(matlab)是一种利用小波函数作为激活函数的神经网络。从图中观察可以看出,小波神经网络具有较好的拟合性能。在训练次数控制在3000左右的情况下,误差基本保持不变,表现出较快的收敛性能。为了保证网络结构的紧凑性和泛化能力,神经元的数量应尽量少,以避免网络结构松散和蝴蝶效应的发生。因此,在满足误差精度的前提下,选择较少的神经元数量是一个重要的考虑因素。对于小波神经网络的研究和应用,我们需要继续关注其性能和优化方法。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [小波神经网络学习程序](https://blog.csdn.net/dyq1995/article/details/86571072)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
相关问题
小波神经网络matlab代码
以下是一个小波神经网络的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 加载数据
load iris_dataset;
% 将数据分为训练集和测试集
idx = randperm(size(irisInputs,2));
trainInputs = irisInputs(:,idx(1:100));
trainTargets = irisTargets(:,idx(1:100));
testInputs = irisInputs(:,idx(101:end));
testTargets = irisTargets(:,idx(101:end));
% 创建小波神经网络
net = newff(trainInputs, trainTargets, [5, 3], {'tansig','logsig'}, 'trainlm');
% 训练网络
net.trainParam.epochs = 1000;
net = train(net, trainInputs, trainTargets);
% 测试网络
outputs = sim(net, testInputs);
% 计算分类准确率
[~, predicted] = max(outputs);
[~, actual] = max(testTargets);
accuracy = sum(predicted == actual) / length(actual);
disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy)]);
```
在这个示例中,我们首先加载了经典的鸢尾花数据集,然后将数据分为训练集和测试集。接下来,我们使用 `newff` 函数创建了一个小波神经网络,其中 `trainlm` 是用于训练网络的反向传播算法。我们使用 `train` 函数训练网络,并使用 `sim` 函数测试网络。最后,我们计算了分类准确率,以评估网络的性能。
遗传算法初始化小波神经网络matlab代码
遗传算法初始化小波神经网络的代码如下:
```matlab
function net = initializeWaveletNN(populationSize, numLayers, numNeurons, numGenes)
net = cell(populationSize, 1);
for i = 1:populationSize
layers = {};
for j = 1:numLayers
if j == 1
layers{j} = waveletLayer(numNeurons(j), 'rbio3.1');
else
layers{j} = waveletLayer(numNeurons(j), 'db1');
end
end
net{i} = feedforwardnet(numNeurons, 'trainlm');
net{i}.initFcn = 'initlay';
net{i}.layers = layers;
net{i}.userData.genes = rand(numGenes, 1);
end
end
```
以上代码是一个简单的遗传算法初始化小波神经网络的示例,在这个示例中,我们首先定义了一个cell数组net来存储所有生成的神经网络。然后使用循环为每一个网络生成指定数量的神经元和小波层,并指定了每一层的小波函数。最后我们设置了神经网络的训练函数为trainlm,并且为每一个网络随机生成一组基因。通过这样的初始化,我们可以得到一个种群大小为populationSize的小波神经网络集合,用于后续的遗传算法优化过程。